首先介紹下杭研用戶畫像整體數(shù)據(jù)架構(gòu)及落地情況，主要分為三部分：其一為基礎(chǔ)的用戶畫像，基礎(chǔ)標(biāo)簽 ( 如性別、年齡 )、行為統(tǒng)計 ( 如活躍 )、興趣偏好及預(yù)測等標(biāo)簽；其二為關(guān)系庫部分，即IDMapping；其三為主題域部分，即對地域、社交、搜索關(guān)鍵詞等相關(guān)方面的工作。

1.?網(wǎng)易數(shù)據(jù)架構(gòu)

網(wǎng)易整體數(shù)據(jù)架構(gòu)底層與各個業(yè)務(wù)方進(jìn)行數(shù)據(jù)交換合作，共同建立公共數(shù)據(jù)中心，以數(shù)倉為藍(lán)本進(jìn)行架構(gòu)。

中間層為用戶畫像中心：

• 用戶標(biāo)簽的分類包括基礎(chǔ)標(biāo)簽、行為標(biāo)簽、偏好標(biāo)簽以及預(yù)測標(biāo)簽等，不同公司分類方法略有不同，如根據(jù)更新周期，分為靜態(tài)標(biāo)簽 ( 性別等 ) 和動態(tài)標(biāo)簽 ( 年齡等 )；偏好標(biāo)簽包括用戶的長中短期偏好等，預(yù)測標(biāo)簽主要應(yīng)用于廣告投放部分，例如游戲達(dá)人，高價值用戶群等。

• 關(guān)系庫主要是IDMapping，目前已經(jīng)有較多的方案論和解決方案，例如多賬號的歸一用于后續(xù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘工作，提升對用戶的識別能力。典型場景為兩個手機號對應(yīng)只有其中一個有過注冊行為信息，另一個沒有注冊行為信息，但對于上層而言，應(yīng)該打通他們作為同一個行為主體。關(guān)系庫主要包括同機網(wǎng)絡(luò) ( 同一設(shè)備多個ID的關(guān)系 )、同人網(wǎng)絡(luò) ( 同一個人多個設(shè)備信息 ) 以及社交關(guān)系 ( 人與人之間的關(guān)系 ) 等。

• 主題域主要包括地域數(shù)據(jù)、廣告數(shù)據(jù)、關(guān)鍵詞和知識庫方向，其中知識庫和圖譜數(shù)據(jù)，主要應(yīng)用于網(wǎng)易域內(nèi)外內(nèi)容知識打通。

頂層的應(yīng)用場景包括增長運營、推薦搜索、廣告變現(xiàn)、營銷系統(tǒng)、用戶反欺詐及內(nèi)容運營等方面，對業(yè)務(wù)方提供全方位的服務(wù)，不局限于單一應(yīng)用場景。還有數(shù)據(jù)規(guī)范和數(shù)據(jù)管理部分，作為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，沉淀經(jīng)驗方法論。

2.?網(wǎng)易用戶畫像構(gòu)建流程

用戶畫像整體構(gòu)建流程依托于網(wǎng)易易數(shù)中臺，搭建起完整的業(yè)務(wù)數(shù)倉體系，融合多方業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)源。經(jīng)過多年的探索實踐，已經(jīng)形成完整的用戶畫像體系，從數(shù)據(jù)層面到產(chǎn)品層面，逐漸打磨，提供標(biāo)簽管理、監(jiān)控、報表、算法、開發(fā)及權(quán)限管理，融合在各業(yè)務(wù)產(chǎn)品體系。諸如關(guān)系圖譜形成API的接口服務(wù)輸出各業(yè)務(wù)方；數(shù)據(jù)服務(wù)包括人群圈選、人群分析等運用于市場及運營團隊；特征庫方面描述了用戶向量化的特征相比標(biāo)簽粒度更為細(xì)膩，適用于算法團隊迭代開發(fā)。在此基礎(chǔ)上沉淀了多種數(shù)據(jù)應(yīng)用，包括增長運營、廣告DMP、智能風(fēng)控等方面。

3.?網(wǎng)易用戶標(biāo)簽

目前整體總標(biāo)簽數(shù)達(dá)1000+，其中不包含單一業(yè)務(wù)行為數(shù)據(jù)。標(biāo)簽分類如下：

• 基礎(chǔ)標(biāo)簽，即對用戶的自然屬性描述，例如性別、年齡、教育背景、生活習(xí)慣 ( 早起晚起 )、地理位置 ( POI信息 )、職業(yè)狀況 ( 所屬行業(yè) )、經(jīng)濟情況 ( 有車有房 )、設(shè)備信息 ( 手機、運營商等 )、會員信息 ( 各業(yè)務(wù)方會員等級 )、衍生信息。其中衍生標(biāo)簽，如評估是否已婚，在原有的標(biāo)簽體系下沒有此類標(biāo)簽，但可以通過對多個標(biāo)簽進(jìn)行組合生成新的標(biāo)簽，包括是否有小孩、30歲滿足某個條件等。

• 行為標(biāo)簽包括地域、廣告、搜索、全域、播放、點擊、評論、關(guān)注、收藏、購買等維度。

• 偏好標(biāo)簽包括出行購物、手機數(shù)碼、家裝家居、教育公益、文化娛樂、新聞資訊、金融理財、游戲競技、動漫影視、明星藝人等維度。

• 預(yù)測標(biāo)簽包括利用算法等進(jìn)行預(yù)測生成的標(biāo)簽，包括是否出行，是否買車等等。

另外，標(biāo)簽的枚舉值也相當(dāng)重要，業(yè)務(wù)分析過程中很容易出現(xiàn)枚舉值的偏差，不符合實際業(yè)務(wù)邏輯。除此之外還包括標(biāo)簽間的沖突，例如年齡15歲，學(xué)歷卻是博士或者有小孩，策略類標(biāo)簽是標(biāo)簽領(lǐng)域較為有挑戰(zhàn)性的地方。

用戶標(biāo)簽案例：性別。主要包括三種方案，其一為標(biāo)簽傳播，根據(jù)用戶在各個業(yè)務(wù)場景，例如母嬰商品點擊行為標(biāo)簽等進(jìn)行item標(biāo)記，構(gòu)建User-Item的興趣網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行Graph Embedding，最后進(jìn)行分類預(yù)測用戶的性別；其二為利用NLP算法對用戶的昵稱進(jìn)行語義分析；其三為利用業(yè)務(wù)屬性自行填寫的內(nèi)容進(jìn)行判斷，此處需要對數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行過濾，排除諸如出生為1990-01-01的參數(shù)異常值信息?；谏鲜龅娜愃惴ㄌ卣鹘Y(jié)果集進(jìn)行模型的融合，然后對用戶的性別進(jìn)行預(yù)測，同時判斷該用戶性別的準(zhǔn)確率，大部分準(zhǔn)確率在0.6+以上可以應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)場景中。當(dāng)然除了常見的算法融合，還包括數(shù)據(jù)融合、特征融合等等。其中需要突破的地方包括特征的稀疏性，因為IDMapping打通后的數(shù)據(jù)覆蓋率僅20%左右，這個嚴(yán)重影響了模型的整體效果。

4. IDMapping

IDMapping主要指用戶設(shè)備的打通，用于識別用戶的唯一性，現(xiàn)今采用的手段有兩種，其一通過工程層面打通，如SDK埋點，優(yōu)點是準(zhǔn)確率較高，缺點是還會存在一人多機等現(xiàn)象，導(dǎo)致了不能夠較好地完整描述一個用戶畫像；其二指數(shù)據(jù)層面打通，通過ID關(guān)系網(wǎng)，采用規(guī)則和算法結(jié)合的方法，進(jìn)行同人識別，優(yōu)點是很好解決一人多機現(xiàn)象，缺點是準(zhǔn)確率難以評估。本次分享，主要指數(shù)據(jù)層面打通。

IDMapping整體的思路及方案，具體要結(jié)合各種賬戶、設(shè)備之間的關(guān)系對，以及設(shè)備使用規(guī)律等用戶數(shù)據(jù)，利用規(guī)則過濾+數(shù)據(jù)挖掘算法 ( 連通圖劃分及社區(qū)發(fā)現(xiàn) ) 判斷賬號是否屬于同人。在IDMapping過程中，常遇到的問題及對應(yīng)解決方案如下：

• 用戶有多個設(shè)備信息，定義相應(yīng)的閾值進(jìn)行關(guān)聯(lián)。當(dāng)然，社區(qū)發(fā)現(xiàn)當(dāng)前應(yīng)用于營銷場景，暫沒有用于風(fēng)控或用戶運營等場景，因為會把一些異常的賬號關(guān)聯(lián)在一起，且會存在僅登錄使用過一次的設(shè)備信息。

• 設(shè)備過期 ( 一般在2年半左右時間 )，設(shè)定衰減系數(shù)，對單用戶多設(shè)備加大衰減力度。

• 當(dāng)然也會存在一些異常數(shù)據(jù)信息，通過算法識別出包括但不限于以下場景，諸如借用朋友設(shè)備、設(shè)備臟數(shù)據(jù)、刷號等行為軌跡。

IDMapping的存儲方式包括兩個ID類型 ( 關(guān)系對 )、最近采集時間、最早采集時間、采集源數(shù)據(jù)、采集源列表、采集的頻次和周期。其中共線關(guān)系的部分增加了時間衰減系數(shù)，同步遞減應(yīng)用于結(jié)果，同時也增加了某些參數(shù)的權(quán)重部分用于提高業(yè)務(wù)的可選性和高可性。

5.?地域主題域

地域主題域可以挖掘用戶的需求信息，包括是否有車，是否經(jīng)常去4S店，通過WIFI、設(shè)備等信息獲取親戚、同事等關(guān)系，通過IP可以捕獲學(xué)校的學(xué)生信息，根據(jù)作息規(guī)律進(jìn)行統(tǒng)計。當(dāng)然除此之外，地域主題域還用于反欺詐領(lǐng)域，針對黃牛等用戶群進(jìn)行修改地域參數(shù)信息，規(guī)避系統(tǒng)檢測。

6. 用戶畫像管理與存儲

用戶畫像管理與存儲在網(wǎng)易大數(shù)據(jù)經(jīng)歷了多次迭代，包括前期字符串的拼接、手工標(biāo)簽命名、明文關(guān)聯(lián)維表，再到現(xiàn)在利用JsonArray格式進(jìn)行標(biāo)簽類型管理，這種有個比較大的缺點，就是存在冗余嚴(yán)重，正在嘗試新的方案設(shè)計。

7. 質(zhì)量校驗與保障體系

網(wǎng)易標(biāo)簽包含真實的用戶數(shù)據(jù)及特征用戶數(shù)據(jù)，利用無監(jiān)督的算法模型預(yù)測姓名、年齡、有車、有房等，利用有監(jiān)督進(jìn)行提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，提升標(biāo)簽的整體效果。主要包括三方面的工作：

• 利用實名認(rèn)證數(shù)據(jù)，作為高可信的樣本集；

• 利用強特征用戶數(shù)據(jù)，通過GPS\IP等用戶行為數(shù)據(jù)；

• 利用外部數(shù)據(jù)，增加高置信用戶數(shù)據(jù)質(zhì)量。

除此之外，還包括利用一些常見的算法，例如交叉驗證準(zhǔn)確率和召回率，線上ABTest、算法離線驗證、運營活動驗證、真實數(shù)據(jù)驗證等等方案。

質(zhì)量保障標(biāo)簽管理方法論，包括以下四點：

• 每個標(biāo)簽定義第一責(zé)任人，用于快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求，同時處理標(biāo)簽異常問題；

• 流程優(yōu)化，標(biāo)簽的流程較為漫長，需要了解業(yè)務(wù)、算法、開發(fā)的全流程，利用端到端的模式，通過快速響應(yīng)增加標(biāo)簽規(guī)范化的評審工作；

• 測試監(jiān)控方面，測試在標(biāo)簽上線前對標(biāo)簽規(guī)范和質(zhì)量輸出測試報告，預(yù)測則是針對規(guī)范、枚舉值等范圍，建立監(jiān)控預(yù)警機制；

• 管理平臺化，則是標(biāo)簽生產(chǎn)、加工、處理、應(yīng)用全流程體系化、標(biāo)簽化、工具產(chǎn)品化，不斷迭代升級。

03

網(wǎng)易用戶畫像實戰(zhàn)案例

最后和大家介紹下網(wǎng)易用戶畫像實戰(zhàn)案例。

1.?應(yīng)用場景豐富

網(wǎng)易用戶的多元化數(shù)據(jù)，能夠精準(zhǔn)定位用戶，覆蓋范圍廣，包括但不限于以下業(yè)務(wù)目標(biāo)場景：

• 市場營銷：為人群圈選、人群洞察等提升營銷價值；

• 推薦搜索：為網(wǎng)易算法團隊提供數(shù)據(jù)輸入；

• 增長運營：為用戶研究、數(shù)據(jù)運營等提供數(shù)據(jù)支撐；

• 廣告投放：為廣告主提供人群定向投放功能；

• 智能風(fēng)控：為營銷反欺詐，諸如薅羊毛、資金風(fēng)險、異常用戶識別提供特征算法服務(wù)。

這里重點講解下營銷反欺詐薅羊毛案例，此類用戶資源池有限，通過頻繁地切換IP、WIFI等設(shè)備信息，規(guī)避風(fēng)險。利用用戶畫像及其特征，切入智能風(fēng)控，能夠提升6%的風(fēng)險用戶識別率，同時結(jié)合知識圖譜、IP黑名單、異常設(shè)備等方面的數(shù)據(jù)信息，能夠較好地擴大數(shù)據(jù)價值。

2.?用戶畫像案例

通過覆蓋用戶出行、娛樂、設(shè)備、購買、地址等維度數(shù)據(jù)，基于基礎(chǔ)標(biāo)簽、事實標(biāo)簽以及預(yù)測標(biāo)簽等標(biāo)簽，應(yīng)用于上述提及的多個業(yè)務(wù)場景中。通過用戶畫像，可以知道用戶偏好，購買相關(guān)等偏好信息。

3.?實時全鏈路推薦案例

網(wǎng)易用戶數(shù)據(jù)服務(wù)實時方案，打通各個業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)孤島信息，實時融合用戶的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，深度洞察分析用戶屬性信息，支撐各個業(yè)務(wù)間數(shù)據(jù)打通和服務(wù)，實現(xiàn)了"采集+計算+調(diào)用"的實時全鏈路體系。例如，在冷啟動新客階段，利用用戶畫像能力，將離線特征放進(jìn)HBase中進(jìn)行實時計算，在多業(yè)務(wù)場景進(jìn)行交叉，全鏈路支撐各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)打通和服務(wù)，為業(yè)務(wù)方提供二次服務(wù)。另外，利用實時用戶畫像結(jié)合知識圖譜捕獲用戶行為軌跡，避免用戶流失后造成的無購買、點擊等行為，進(jìn)行二次觸達(dá)，增加業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化效率。

4.?總結(jié)

網(wǎng)易數(shù)據(jù)用戶畫像中臺顯著提高了數(shù)據(jù)生產(chǎn)力，逐步沉淀方法論和產(chǎn)品，賦能域內(nèi)眾多業(yè)務(wù)場景，探索外部商業(yè)化解決方案。

嘉賓介紹：

張長江

網(wǎng)易 | 大數(shù)據(jù)技術(shù)專家